FastAPI для профессионалов: Онлайн-школа на чистой архитектуре

Этот практический курс представляет собой интенсивное погружение в разработку Backend-систем на FastAPI, ориентированное на создание полноценной образовательной платформы. Программа разработана для разработчиков, которые стремятся выйти за рамки простых API и освоить проектирование архитектурно сложных, масштабируемых систем. Особенностью курса является полное отсутствие видеолекций: обучение строится на глубокой практической работе с кодом, что позволяет максимально сфокусироваться на реализации бизнес-логики и архитектурных паттернов.

В процессе обучения вы пройдете путь от проектирования базовой структуры до внедрения продвинутых функций, таких как интерактивные тесты, системы кодовых задач с автоматической проверкой и аналитические модули. Вы научитесь применять Clean Architecture, разделяя систему на слои domain, application, infrastructure и delivery, что обеспечит чистоту кода и легкость его поддержки. Особое внимание уделяется реализации паттернов Use Cases, Repository и Unit of Work, а также работе с SQLAlchemy и миграциями баз данных.

Курс дает комплексные навыки: вы научитесь настраивать JWT-аутентификацию и систему ролевого доступа, писать качественные unit, integration и end-to-end тесты, а также работать с очередями и брокерами сообщений. Важной частью программы является разработка Docker-runner для безопасного исполнения пользовательского кода, что является критически важным навыком для создания образовательных платформ с поддержкой программирования. Вы также научитесь оптимизировать производительность системы с помощью индексов и кеширования.

На выходе вы получите готовый проект образовательной платформы с продуманной архитектурой, который можно использовать как основу для собственных разработок или портфолио. Курс идеально подходит тем, кто предпочитает текстовый формат обучения и хочет получить глубокие знания о том, как строить надежный, тестируемый и масштабируемый backend на современном стеке Python. Весь код проекта доступен на GitHub, что позволяет изучать реализацию каждого компонента в деталях.